• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.56.1-56.1
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• 2011

The solar and meteorological resources map is calculated using by one-layer solar radiation model (GWNU model), satellites data and numerical model output on the Korean peninsula. The Meteorological input data to perform the GWNU model are retrieved aerosol optical thickness from MODIS (TERA/AQUA), total ozone amount from OMI (AURA), cloud fraction from geostationary satellites (MTSAT-1R) and temperature, pressure and total precipitable water from output of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) model operated by KMA (Korea Meteorological Administration). The model is carried out every hour using by the meteorological data (total ozone amount, aerosol optical thickness, temperature, pressure and cloud amount) and the basic data (surface albedo and DEM). And the result is analyzed the distribution in time and space and validated with 22 meteorological solar observations. The solar resources map is used to the solar energy-related industries and assessment of the potential resources for solar plant. The National Institute of Meteorological Research in KMA released $4km{\times}4km$ solar map in 2008 and updated solar map with $1km{\times}1km$ resolution and topological effect in 2010. The meteorological resources map homepage (http://www.greenmap.go.kr) is provided the various information and result for the meteorological-solar resources map.

• 신재생에너지
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• 제9권2호
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• pp.15-22
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• 2013

The solar energy are an infinite source of energy and a clean energy without secondary pollution. The global solar energy reaching the earth's surface can be calculated easily according to the change of latitude, altitude, and sloped surface depending on the amount of the actual state of the atmosphere and clouds. The high-resolution solar-meteorological resource map with 1km resolution was developed in 2011 based on GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model with complex terrain. The very high resolution solar energy map can be calculated and analyzed in Seoul and Eunpyung with topological effect using by 1km solar-meteorological resources map, respectively. Seoul DEM (Digital Elevation Model) have 10m resolution from NGII (National Geographic Information Institute) and Eunpyeong new town DSM (Digital Surface Model) have 1m spatial resolution from lidar observations. The solar energy have small differences according to the local mountainous terrain and residential area. The maximum bias have up to 20% and 16% in Seoul and Eunpyung new town, respectively. Small differences are that limited area with resolutions. As a result, the solar energy can calculate precisely using solar radiation model with topological effect by digital elevation data and its results can be used as the basis data for the photovoltaic and solar thermal generation.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2011년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.342-347
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• 2011

Solar energy is attenuated by absorbing gases (ozone, aerosol, water vapour and mixed gas) and cloud in the atmosphere. And these are measured with solar instruments (pyranometer, phyheliometer). However, solar energy is insufficient to represent detailed energy distribution, because the distributions of instruments are limited on spatial. If input data of solar radiation model is accurate, the solar energy reaches at the surface can be calculated accurately. Recently a variety of satellite measurements are available to TERA/AQUA (MODIS), AURA (OMI) and geostationary satellites (GMS-5, GOES-9, MTSAT-1R, MTSAT-2 and COMS). Input data of solar radiation model can be used aerosols and surface albedo of MODIS, total ozone amount of OMI and cloud fraction of meteorological geostationary satellite. The solar energy reaches to the surface is calculated hourly by solar radiation model and those are accumulated monthly and annual. And these results are verified the spatial distribution and validated with ground observations.

• 한국지구과학회지
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• 제33권2호
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• pp.139-147
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• 2012

몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제36권1호
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• pp.11-18
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• 2016

The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.58.2-58.2
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• 2011

국립기상연구소는 2000년부터 2010년까지(11년)의 위성자료와 수치모델의 재분석 자료를 이용하여 한반도영역에 대해서 $4km{\times}4km$ 해상도의 태양-기상자원지도를 계산하였다. 이러한 태양-기상자원지도를 기반으로 GIS 분석도구를 이용하여 지역별 태양에너지의 분포와 지역별 태양광의 기후특성을 분석하였다. 연구영역의 행정구역을 구분하고 각 지역별 에너지분포 및 변화특성을 쉽게 분석하기 위하여 GIS 분석도구를 사용하였다. 평균 연누적 태양에너지 자료를 분석한 결과 한반도에서는 경상도가 가장 풍부한 태양광에너지를 받고 있었으며 특히 대구광역시(5047MJ), 부산광역시(5019.4MJ)가 높게 나타났다. 북한지역에서는 함경남도(4719.1MJ)가 가장 풍부한 자원을 가지고 있는 것으로 나타났다. 월별 분포를 분석한 결과 대체로 연누적과 동일하게 남부지방의 경상도가 높은 태양광 에너지를 나타났다. 특히 7월 등의 여름철은 1월에 비해 절대적으로 에너지양이 많았다. 그러나 위도 38도를 중심으로 빈번한 장마전선을 동반한 구름의 이동으로 중부지방이 남부지방과 북부지방에 비해 낮게 나타났다. 또한 2000년 1월부터 2010년 12월까지 월별 시계열 변화를 분석해본 결과 한반도 전역에서 태양광의 증가추세가 나타났다. 특히 부산광역시는 10년간 3.75MJ이 증가하였으며, 서울특별시는 3.645MJ/decade, 함경북도는 3.499MJ/decade의 증가경향을 보였다. 월별 시계열 그래프를 보면 2003년 8월과 2005년 4월을 기준으로 3부분에서 다른 특성이 나타나는데 이것은 각 구간별로 구름산출을 위하여 사용된 정지기상위성이 다르기 때문이다. 각 구간에서 사용된 위성은 GMS-5(2003년 8월 이전), GOES-9(2003년 8월~2005년 3월) 그리고 MTSAT-1R(2005년 4월이후)이다. 추후에는 태양광 자원이 풍부한 지역에 대해서 더욱 상세하게 태양광 에너지의 분포와 변화를 분석해보자 한다. 이러한 지역별 자원분석 자료는 지방자치단체들이 신재생에너지 개발계획을 세우는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.10-18
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• 2017

소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.